在面对投资策略规划问题时，我们的目标是在10年后获得最大的回报。Amalgamated投资公司提供了多种投资选择，每种投资在不同年份有不同的回报率。我们需要制定一个最优的投资策略，以确保在满足投资规则的前提下，最大化我们的收益。以下是对问题的分析和解决方案的详细描述。

a. 存在最优投资策略的证明

证明：

我们可以通过反证法来证明每年将所有资金投入到单一投资中是最优的策略。假设存在一个投资策略，它在某些年份将资金分散投资于多种投资项目中，并且这个策略在10年后的回报高于只投资单一项目的策略。我们可以通过以下步骤来分析这个假设：

1. 考虑第10年结束时的总回报。由于回报率是已知的，我们可以比较不同投资组合的预期回报。
2. 如果在第10年，我们将资金分散投资于多个项目，我们可以计算出每种投资的预期回报，并找到回报率最高的那个。
3. 现在，假设我们在第10年只投资于这个回报率最高的项目。由于我们的目标是最大化10年的总回报，我们可以将这个最高回报作为基准。
4. 接下来，我们考虑第9年的投资决策。如果第9年的投资分散于多个项目，我们可以重新分配资金，使得在第10年结束时的总回报等于或高于原假设的策略。
5. 重复这个过程，我们可以为每一年找到一个最优的投资项目，使得10年后的总回报最大化。

由于我们每年都只投资于单一项目，且每年都选择回报率最高的项目，我们可以得出结论：存在最优投资策略，每年将所有资金投入到单一投资中。

b. 最优子结构性质的证明

证明：

最优子结构性质意味着一个问题的最优解包含其子问题的最优解。对于我们的投资策略问题，我们可以将其分解为每年的投资决策。如果我们可以证明对于每一年的投资决策，最优解都是基于前一年的最优解，那么我们就证明了问题具有最优子结构性质。

1. 假设我们在第i年有一个最优投资策略，它基于前i-1年的最优解。
2. 在第i+1年，我们可以基于第i年的最优解来做出投资决策。这是因为第i+1年的总回报取决于第i年的回报和第i+1年的回报。
3. 由于我们的目标是最大化10年的总回报，我们可以将每年的最优决策串联起来，形成一个10年的最优投资策略。

因此，我们可以得出结论，投资策略规划问题具有最优子结构性质。

c. 最优投资策略规划算法设计

我们可以使用动态规划来设计一个最优投资策略规划算法。以下是算法的伪代码：

ALGORITHM OptimalInvestmentStrategyInput: n - 投资种类的数量, r[1..n, 1..10] - 未来10年每种投资的回报率, f1, f2 - 转移费用Output: max_return - 10年后的最大回报// 初始化动态规划表let dp[1..n, 1..10] be a new table// 基本情况：第0年没有投资，回报为0for i = 1 to ndp[i, 0] = 0// 递归填表for year = 1 to 10for i = 1 to n// 不转移投资，直接获得回报dp[i, year] = dp[i, year - 1] * (1 + r[i][year - 1])// 考虑所有可能的转移，找到最优解for j = 1 to nif j != idp[i, year] = max(dp[i, year], dp[j, year - 1] * (1 + r[i][year - 1]) - (if not transfer then f1 else f2))// 最大回报是所有投资种类的最大值max_return = max(dp[i, 10] for i = 1 to n)return max_return

算法的时间复杂度是O(n^2 * 10)，因为我们需要对每种投资和每一年进行考虑。

d. 新限制条款下最优子结构性质的证明

现在，Amalgamated投资公司加入了新的限制条款，即在任何时刻不能在任何单一投资种类中投入超过15000美元。我们需要证明这个新规则下，最大化10年回报问题不再具有最优子结构性质。

证明：

1. 由于现在存在投资上限，我们在做出投资决策时需要考虑这个限制。这意味着一个年份的最优决策可能依赖于之前的多个年份的投资决策，因为我们需要避免超过投资上限。
2. 考虑一个情况，其中前9年的投资决策都是最优的，但在第10年，由于投资上限的限制，我们无法简单地将资金转移到回报率最高的项目中。
3. 我们需要重新考虑前9年的投资策略，以确保在第10年不会超过投资上限。这表明子问题的最优解不再足以构建原问题的最优解。

因此，我们可以得出结论，在新限制条款下，最大化10年回报问题不再具有最优子结构性质。这意味着我们需要重新设计算法来处理这个问题，可能需要采用更复杂的方法，如分支定界或整数规划。